KLASIFIKASI CITRA PNEUMONIA MENGGUNAKAN ARSITEKTUR CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) - Pratama, Aan Rachmatullah; Cobantoro, Adi Fajaryanto (Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura, 2023)
Pneumonia adalah infeksi atau peradangan akut pada bagian jaringan paru yang disebabkan oleh berbagai mikroorganisme seperti bakteri, virus, parasit, jamur, kerusakan fisik paru ataupun bahan kimia. Pneumonia dapat menyerang orang dewasa maupun anak-anak, banyak kasus yang terjadi, terutama pada Negara berkembang dimana kebanyakan mengandalkan energi yang berpontensi menyebabkan polusi udara yang akan berdampak pada pernafasan manusia. Klasifikasi citra Pneumonia dari hasil rontgen dengan algoritma Convolutional Neural Network yang memiliki metode alur pemecahan masalah yang menyerupai pola pikir manusia. Pada program ini melakukan penelitian tentang membandingkan performa dari kedua model arsitektur Convolutional Neural Network arsitektur AlexNet dengan GoogleNet. Pada hasil confusion matrix mendapatkan hasil tingkat akurasi 0,79 untuk arsitektur Alexnet dan untuk arsitektur GoogLeNet mendapatkan hasil akurasi 0,78. Umumnya akurasi dari GoogLeNet lebih tinggi namun pada penelitian ini AlexNet mendapatkan akurasi yang lebih tinggi, namun GoogLeNet memiliki loss yang lebih rendah, loss dan Accuracy diperngaruhi callback yang didalamanya terdapat epoch. Pada hasil implementasi kedua model dari web app menggunakan flask dan Google colab, dari jumlah masukan 16 citra 15 prediksi dilakukan benar dan 1 salah mendapatkan hasil akurasi 0,94.Kata kunci : AlexNet, CNN, GoogLeNet, Pneumonia